文献类型：期刊文章

作　　者：王相钧[1] 王大勇[1] 王培涛[2] 张振[3] 周蓬磊[3]

WANG Xiang-jun;WANG Da-yong;WANG Pei-tao;ZHANG Zhen;ZHOU Peng-lei(Provincial Key Laboratory of Key Material Laboratory for Railway,Dalian Jiaotong University,Dalian 116028,China;Shanxi Fast Gear Co.,Ltd.,Baoji 722409,China;Dalian Locomotive&Rolling Stock Co.,Ltd.,Dalian 116022,China)

机构地区：[1]大连交通大学轨道交通关键材料省重点实验室,辽宁大连116028 [2]陕西法士特齿轮有限责任公司,陕西宝鸡722409 [3]大连机车车辆有限公司,辽宁大连116022

出　　处：《塑性工程学报》

年　　份：2019

卷　　号：26

期　　号：6

起止页码：36-41

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用有限元数值模拟、正交实验设计与智能优化算法和生产相结合的方法,针对连接杆头的模锻成形工艺进行了优化研究,根据模具磨损量与其影响因素之间的映射关系,以试验数据为基础,建立了BP神经网络模型。模型的输入包括坯料温度、模具温度和摩擦系数等工艺参数,输出为模具磨损量;运用该模型对模具磨损量能进行了预测,通过试验数据对模型的预测精度进行了可靠性验证。通过智能优化算法,确定了连接杆头的工艺参数:坯料温度1179℃,模具温度368℃,摩擦系数0. 17。采用上述工艺参数进行了连接杆头的模锻成形,模具寿命得到提高。

关 键 词：连接杆头  模锻 智能算法  工艺参数 优化研究  

分 类 号：TG76]